問題一覧
1
W procesie identyfikacji modelu matematycznego członu inercyjnego
parametry K,T jako rozwiązanie problemu oraz wartość wskaźnika jakości , ozwiązanie problemu stanowi wynik parametrów z ostatniej iteracji algorytmu genetycznego
2
Zaznacz prawdziwe informacje dotyczące reprezentacji binarnej
długość ciągu binarnego zależy od warunków zadania , sumaryczna długość ciągu binarnego zależy od liczby parametrów zadania
3
W problemie identyfikacji członu inercyjnego mutacja
tempo mutacji było dość duze, jest niezbędna bo wprowadza nowy materiał genetyczny
4
W problemie wyznaczania parametrów członu dynamicznego należy przyjąć
średnia wielkość populacji, zależy od wielkości przestrzeni poszukiwań i liczby iteracji
5
Przez sposób kodowania rozumiemy kodowanie
fenotypu przez genotyp, zbiór parametrów zadania za pomocą chromosomów
6
Selekcja
eliminuje osobniki słabe z populacji , zależy od naporu selekcyjnego
7
W którym krzyżowaniu istnieje możliwość otrzymania tylko jednego potomka
w jednopunktowym
8
Problem identyfikacji parametrycznej członów dynamicznych z zastosowaniem algorytmu genetycznego
musi byc realizowany w warunkach offline , jest procesem czasochłonnym w porównaniu z metodami klasycznymi
9
Algorytm genetyczny poszukuje ekstremum funkcji
maksimum funkcji przystosowania
10
W wybranych zastosowaniach algorytmy genetyczne i sztuczne sieci neuronowe tworzą uklady hybrydowe gdzie
jedna z metod wykorzystuje wyniki otrzymane przez druga metode, metody są używane jednocześnie
11
Cechy odróżniające algorytmy genetyczne od metod klasycznych to
korzystają z informacji określonej przy pomocy funkcji celu, przetwarzają zakodowana postać zadania
12
Jak można poprawić efektywność i skuteczność algorytmu genetycznego w problemach sterowania systemami dynamicznymi
konieczność zastosowania innej reprezentacji osobników niz poznane, zastosować inne operatory genetyczne, połączyć algorytm genetyczny z metoda klasyczna
13
Algorytmy ewolucyjne to
algorytmy których sposób działania minimalizuje szanse utkniecia na lokalnych ekstremach , algorytmy probabilistyczne (stochastyczne) wskazujące ściśle uwarunkowany sposób poszukiwania rozwiązania
14
Co zaliczamy do metod gradientowych
metoda gradientu prostego, największego spadku, gradientu sprzężonego, Fletchera-Reevesa, Davida-Fletchera-Powella
15
Jak można zabezpieczyć algorytm genetyczny w problemach identyfikacji obiektów dynamicznych przed problemem przedwczesnej zbieżności
zastosować odpowiednią selekcję , odpowiednio dobrać parametry kontrolne algorytmu
16
Biorąc pod uwagę losowość algorytmu genetycznego w problemach sterowania podajemy
wynik średni z serii doświadczeń
17
W problemach optymalizacji statycznej wyznaczą sie
wartości zmiennych które ekstremalizuja wskaźnik jakości, wartość wskaźnika jakości , wartości zmiennych które minimalizują wskaźnik jakości
18
AG znajdują zastosowanie w
problemach w których metody klasyczne nie dają oczekiwanego rozwiązania , problemach w których nie jest dobrze określony sposób rozwiązania problemu
19
Czy osobniki/chromosomy w populacji początkowej podlegają ocenie jak inne osobniki
wszystkie osobniki populacji podlegają takiej samej ocenie
20
Algorytmy genetyczne to
algorytmy których sposób działania minimalizuje szanse utkniecia na lokalnych ekstremach , algorytmy probabilistyczne wykazujące ściśle uwarunkowany sposób poszukiwania rozwiazania
21
Wartość prawdopodobieństwa krzyżowania zawsze jest
zależy od problemu
22
W problemach sterowania systemami dynamicznymi algorytm genetyczny poszukuje
minimum funkcji celu, minimum wskaźnika jakości